Visualização com ggplot2

1 Introdução

Os exercícios a seguir foram retirados do site https://www.yan-holtz.com/PDF/Ggplot2_basicTP.html. Esta lista contempla algumas funcionalidades básicas do ggplot2, além de fazer uso do pacote dplyr para a manipulação dos dados.

Para fazer esta lista, crie um notebook no Rstudio. Tente separar os exercícios em chunks e documentar os comentários/respostas pertinentes. Para realizar os exercícios, precisaremos carregar os pacotes ggplot2 e dplyr :

library(ggplot2)
library(dplyr)

# caso algum pacote não esteja instalado: install.packages(...)

Podemos, alternativamente, carregar a biblioteca tidyverse, que “contém” (dentre outros) os pacotes ggplot2 e dplyr:

library(tidyverse)

2 Correlação

Nesta secção, iremos abordar scatterplots e bubble plots, dois dos gráficos mais comuns para visualizar correlações entre variáveis.

2.1

Carrege o dataset gapminder, contido no pacote gapminder. Observe as primeiras 6 linhas com a função head() e descreva brevemente o que você observa. Quantas linhas este dataset tem? Utilize a função nrow():

# instale o pacote se necessário: install.packages(...)

# carregue o pacote
library(...)

# agora que você carregou o pacote, o objeto gapminder pode ser acessado. Dê uma olhada:
head(...)

# quantas linhas?
nrow(...)

2.2

Quantos anos estão disponíveis neste dataset? Quantas observações (“data-points”) existem para cada ano? Abaixo temos o código completo para responder a essas perguntas (lembre-se dos verbos do dplyr, e caso você não conheça alguma das funções, consulte help(...) ou ?...).

# Número de anos diferentes:

gapminder %>%
  select(year) %>%
  unique() %>%
  nrow()
  
# número de países disponíveis por ano?

gapminder %>%  
  group_by(year)
  summarize( n=n() )

2.3

Construa um scatterplot mostrando a relação entre gdpPercap e lifeExp em 1952. Utilize geom_point(). O que você observa?

# complete as lacunas

gapminder %>%  
  filter(year=="1952") %>%
  ggplot( aes(x=..., y=...)) +
    geom...

2.4

No gráfico anterior, um país se destaca. Qual? Complete o código abaixo para identificá-lo:

gapminder %>%
  filter(...)

Você deverá obter algo como:

## # A tibble: 1 x 6
##   country continent  year lifeExp    pop gdpPercap
##   <fct>   <fct>     <int>   <dbl>  <int>     <dbl>
## 1 Kuwait  Asia       1952    55.6 160000   108382.

2.5

Agora, contrua o mesmo scatterplot, mas sem exibir este país. Você percebe alguma tendência? Qual? Ela faz sentido? O que poderia melhorar na visualização?

# complete:

gapminder %>%
  filter(...) %>%
  ggplot(...

Você deve obter um gráfico como este:

2.6

Colora os pontos de acordo com seus continentes (coluna continent). No parâmetro aes(), use o argumento color (lembre-se de recorrer ao help(ggplot) ou ?ggplot)

gapminder %>%
  filter(...) %>%
  ggplot( aes(..., color=...)) +
    ...

2.7

Vamos adicionar mais uma variável à nossa visualização: fazer o tamanho dos círculos proporcional à população do país (pop). Isto é feito utilizando o argumento size de aes().

2.8 Bônus

Agora, tente o seguinte:

  • experimente o tema theme_minimal() do ggplot2
  • adicione transparência para os círculos com o argumento alpha em geom_point()
  • ordene os dados por tamanho de população para colocar os círculos menores por cima dos maiores
  • utilize a função ggplotly() do pacote plotly para tornar este gráfico interativo

Você deverá obter algo como este gráfico: